2  Analyse van kansengelijkheid

ITD | B Communication and Multimedia Design (CMD) - voltijd - versie 1.0

2.1 Inleiding

In dit hoofdstuk gaan we in op de onderwerpen bias, fairness en kansengelijkheid. Het doel is beter te begrijpen of er studenten zijn met minder kans op succes en of dit disproportioneel is. Dit kan duiden op kansenongelijkheid.

2.2 Analyse van kansengelijkheid

We onderzoeken kansengelijkheid door bias in de data te onderzoeken. Dit wordt ook wel een fairness analyse genoemd. Bias voor verschillende groepen studenten kan een teken zijn van kansenongelijkheid.

De volgende definities zijn van belang:

  • Bevoorrechte groep: Een groep die als referentiegroep wordt beschouwd en mogelijk bevoordeeld wordt. Dit is in deze analyse altijd de meerderheidsgroep (bijv. vrouwen). Welke dit is per opleiding kan verschillen.
  • Beschermde groep: Een groep waarvan wordt verwacht dat deze mogelijk benadeeld wordt (bijv. mannen). Dit zijn in deze analyse, afhankelijke van de variabele, altijd een of meer minderheidsgroepen.

2.2.1 Aantallen en percentages per groep

Voor de variabelen Geslacht, Aansluiting en Vooropleiding is de verdeling binnen deze opleiding als volgt:

Tabel 2.1: Aantallen en percentages naar geslacht, aansluiting en vooropleiding in relatie tot retentie

Retentie na 1 jaar

Variabele

N

Totaal
N = 1.6131

Ja
N = 1.0021

Nee
N = 6111

p-value2

Geslacht

1.613

<0,001***

M

915 (57%)

521 (52%)

394 (64%)

V

698 (43%)

481 (48%)

217 (36%)

Aansluiting

1.613

<0,001***

Direct

756 (47%)

455 (45%)

301 (49%)

Tussenjaar

176 (11%)

125 (12%)

51 (8,3%)

Switch intern

202 (13%)

148 (15%)

54 (8,8%)

Switch extern

445 (28%)

254 (25%)

191 (31%)

2e Studie

15 (0,9%)

6 (0,6%)

9 (1,5%)

Na CD

19 (1,2%)

14 (1,4%)

5 (0,8%)

Overig

0 (0%)

0 (0%)

0 (0%)

Onbekend

0 (0%)

0 (0%)

0 (0%)

Vooropleiding

1.613

0,012*

MBO

522 (32%)

330 (33%)

192 (31%)

HAVO

860 (53%)

548 (55%)

312 (51%)

VWO

58 (3,6%)

34 (3,4%)

24 (3,9%)

BD

92 (5,7%)

42 (4,2%)

50 (8,2%)

CD

30 (1,9%)

21 (2,1%)

9 (1,5%)

HO

51 (3,2%)

27 (2,7%)

24 (3,9%)

Overig

0 (0%)

0 (0%)

0 (0%)

Onbekend

0 (0%)

0 (0%)

0 (0%)

1n (%)

2*p<0.05; **p<0.01; ***p<0.001

2.2.2 Verdeling van kansen

Voordat we in meer detail kansengelijkheid gaan analyseren, onderzoeken we de verdeling van de kansen op retentie voor verschillende groepen studenten voor Geslacht, Aansluiting en Vooropleiding. De verdeling van deze kansen is uniek per opleiding.

Toelichting

  • De verdeling van de kansen is te zien door de boxplot en de violin plot.
  • De boxplot geeft de vier quartielen aan van de data: de box staat voor de middelste 50% van de data, met een streep die de mediaan aangeeft (de middelste waarde van de data). De lijnen (whiskers) geven de 1e 25% en laatste 25% van de data.
  • De boxplot wordt gecombineerd met de violin plot, waarbij de breedte van de violin de dichtheid van de data aangeeft. Het kan zijn dat het lijkt alsof er geen violin is; in dat geval is de verdeling van het aantal studenten zeer breed en de violin vorm daardoor heel smal.
  • Samen geven deze twee visualisaties een goed beeld van de verdeling van de voorspelde kansen van het model.
  • De blauwe gestippelde lijn geeft de 50% kans aan; alle waarden die boven deze lijn vallen hebben een kans van 50% of meer op retentie. Hiervan voorspelt het model dat zij zeker doorstuderen. Deze grenslijn kan door de verdeling van groepen heen lopen. Bedenk in zo’n situatie dat voor een deel van de studenten het model voorspelt dat zij juist wel doorstromen (50% of meer) of juist niet (minder dan 50%).

2.2.2.1 Geslacht

Figuur 2.1: Verdeling en dichtheid van kans op retentie naar geslacht

2.2.2.2 Aansluiting

Figuur 2.2: Verdeling en dichtheid van kans op retentie naar aansluiting

2.2.2.3 Vooropleiding

Figuur 2.3: Verdeling en dichtheid van kans op retentie naar vooropleiding

2.3 Conclusies

De uitkomsten van de kansengelijkheidsanalyse is:

  1. Geslacht: Er is sprake van bias in Retentie na 1 jaar op basis van geslacht. Er is een positieve bias voor: V.
  2. Aansluiting: Er is sprake van bias in Retentie na 1 jaar op basis van aansluiting. Er is een negatieve bias voor: 2e Studie.
  3. Vooropleiding: Er is sprake van bias in Retentie na 1 jaar op basis van vooropleiding. Er is een negatieve bias voor: BD.
Tabel 2.2: Fairness conclusies per groep

Variabele

Groep

N

%

Bias

Geen Bias

Negatieve Bias

Positieve Bias

Geslacht

M

915

56,7

NTB

0

0

0

V

698

43,3

Ja

3

0

2

Aansluiting

Direct

756

46,9

NTB

0

0

0

Tussenjaar

176

10,9

Nee

5

0

0

Switch intern

202

12,5

Nee

5

0

0

Switch extern

445

27,6

Nee

5

0

0

2e Studie

15

0,9

Ja

3

2

0

Na CD

19

1,2

Nee

4

1

0

Vooropleiding

MBO

522

32,4

Nee

5

0

0

HAVO

860

53,3

NTB

0

0

0

VWO

58

3,6

Nee

5

0

0

BD

92

5,7

Ja

3

2

0

CD

30

1,9

Nee

4

1

0

HO

51

3,2

Nee

5

0

0

Toelichting:

  • Bij rood is er sprake van een negatieve bias.
  • Bij groen is er sprake van een positieve bias.
  • Bij oranje is er sprake van een bias, maar zijn de aantallen studenten te laag om conclusies over een negatieve of positieve bias aan te verbinden.
  • Er zijn vijf aspecten op basis waarvan de mate van bias gescoord wordt; het aantal in de kolommen geeft aan op hoeveel aspecten het oordeel over bias is gebaseerd. Voor een oordeel moet er minimaal op twee aspecten sprake zijn van bias.
  • We hanteren een minimum van 15 studenten per categorie binnen een variabele.
  • De bevoorrechte groep is grijs. Hiervan dient een eventuele bias nader bepaald te worden (NTB = Nader te bepalen). Dit is het geval als alle overige groepen binnen een variabelen een bias hebben.

 

Verantwoording

Deze analyse maakt deel uit van het onderzoek naar kansengelijkheid van het lectoraat Learning Technology & Analytics van De Haagse Hogeschool: No Fairness without Awareness | Het rapport is door het lectoraat ontwikkeld in Quarto 1.6.39.

 

Copyright

Dr. Theo Bakker, lector Learning Technology & Analytics, De Haagse Hogeschool © 2023-2025. Alle rechten voorbehouden.